[发明专利]一种基于聚类分析法的机械加工制造资源配置方法

说明书

本发明提供了一种基于聚类分析法的机械加工制造资源配置方法，在提取产品的静态工艺特征的基础上，制造资源的聚类分析方法包括3个主要内容：分类、确定度量指标和聚类分析。本发明根据产品静态工艺要求(如精度要求，粗糙度要求等)，对制造资源进行配置。对制造资源加工能力进行聚类分析，以加工性能、工艺特征等方面对车间可用制造资源进行预配置。该阶段主要考虑产品的工艺方法、加工精度、外形尺寸与制造资源的加工能力等相应指标进行匹配，为快速搜索加工设备和工具奠定基础。

技术领域

本发明属于机械制造工艺规划领域，涉及低碳工艺规划的一种基于聚类分析法的机械加工制造资源配置方法，其目的旨在综合考虑制造过程中低碳排放约束和产品工艺质量要求，为快速、合理地选择制造资源提供理论和方法支持。

背景技术

制造资源作为工艺规划系统的重要物质基础，其配置问题在工艺规划的实现功能方面有着举足轻重的作用。工艺规划中的制造资源配置问题主要围绕产品的信息与设计要求，并根据各制造单元的资源情况和工艺能力，依照已积累的工艺知识，在目标约束下科学合理地选择制造资源，实现经济效益、技术效益与环境效益最大化。

目前，制造资源优化配置研究主要集中在制造资源优化配置模型和优化配置方法两方面。在资源优化配置模型研究方面，或者针对车间生产计划与调度问题，或针对网络化制造背景下资源的协同分配问题,或者适应柔性制造系统的多品种多工艺需求的制造资源优化的研究以求彻底释放制造资源的能力，或者从虚拟企业的角度进行研究，从选择制造资源的载体(制造单元或者企业)的角度建立制造资源优化模型，并进行资源评价和选择。评价指标体系主要包括交货期(T)、成本(C)、质量(Q)、服务(S)等；在优化配置方法研究方面：当前主要从多目标优化的角度进行决策方法研究。主要的方法有：1)数学整数规划方法，其主要思想是用整数规划的方法建立资源的优化配置模型，但是该算法不能很好的对一些优化指标进行量化；2)层次分析法，这种方法虽然能够对于一些定性指标进行很好的量化,但是它对判断矩阵的一致性要求往往需要反复调整，凭大致的估计来进行，带有极大的盲目性，而且判断矩阵的一致性往往与人们决策思维一致性也存在差异；3)遗传算法，该方法对于多目标优化问题能够进行很好的解决。总体来说，工艺规划中的制造资源配置问题已经得到了广泛的关注，相关的研究成果也不断出现。

目前对工艺过程的碳排放以及资源配置相关研究已分别取得了一些突破性的进展，提出了相应的解决方案及评价方法。然而，由于机械加工系统消耗制造资源问题的复杂性、产品制造环境的多样性及评价标准的不完善性等，较少涉及工艺规划中低碳约束对制造资源配置的影响。目前对于工艺过程中制造资源配置的优化研究主要以质量、成本、时间、或者利润等为优化目标，虽然已经有部分研究关注了能耗目标，但这些研究多是只考虑单目标优化方法，少数考虑多目标的研究也是以成本、时间、质量等传统目标的优化方法，较少涉及到加工过程的生态环境影响指标为优化目标，面向低碳排放的资源配置优化有待进一步深入研究。

传统的计算机辅助工艺规划(Computer Aided Process Planning，CAPP)系统重点往往集中在纯工艺技术方面的设计，而没有考虑制造资源的加工能力及碳排放信息的制造资源配置优化问题，在CAPP与生产计划控制(Production Planning and Control，PPC)的集成模式上，也很少涉及与碳排放相关的实现方法。

在机械加工过程中，选用的制造资源不同，不仅会对产品加工质量以及生产效率等产生影响，而且对于能源的消耗和环境污染的程度也有所不同。合理的选用制造资源，能够有效地利用资源，缩短加工时间，提高生产效率，因此需要对低碳加工制造过程中的制造资源配置进行必要的研究，来减少机械加工系统生产过程中资源消耗和环境影响。